Este cap´ıtulo teve como objetivo uma an´alise mais detalhada do significado da recess˜ao e das dificuldades impl´ıcitas para determinar se a economia est´a nesse estado.
A vis˜ao mais difundida, fora do debate acadˆemico, ´e a de que a queda em dois trimestres consecutivos do PIB seria uma forma simples para determinar se a economia est´a em recess˜ao. No entanto, tal regra pode levar a conclus˜oes precipitadas sobre as fases dos ciclos econˆomicos.
O PIB, apesar de ser o indicador mais importante para a macroeconomia, ´e um indicador agregado, e a abordagem de Burns e Mitchell acaba por enfatizar a leitura dos ciclos a partir de uma s´erie de informa¸c˜oes e n˜ao somente do PIB.
Utilizar um conjunto maior de s´eries, de fato, torna a an´alise mais rica e ampla, per- mitindo, tamb´em, um maior n´umero de interpreta¸c˜oes poss´ıveis sobre as diferentes fases dos ciclos. Neste cap´ıtulo, foi conduzida uma an´alise baseada no algoritmo de data¸c˜ao de Bry Boschan para uma s´erie de indicadores mensais brasileiros e esses resultados foram
comparados com a classifica¸c˜ao dos ciclos realizada pelo CODACE.
Com esse exerc´ıcio ficou evidente uma grande dificuldade para o estudo dos ciclos de neg´ocios no Brasil: a escassez de informa¸c˜oes. A maioria das s´eries tinha in´ıcio ap´os o Plano Real, ou seja, depois de 1994, sendo que nenhuma das s´eries tinha um per´ıodo amostral que fosse al´em do come¸co da d´ecada de 90. Essa limita¸c˜ao dos dados acaba tamb´em por limitar algumas an´alises, uma vez que torna poss´ıvel estudar somente as recess˜oes ap´os 1994.
Mesmo com a restri¸c˜ao imposta pelos dados dispon´ıveis, a an´alise para o Brasil apresenta algumas informa¸c˜oes interessantes, como, por exemplo, as vari´aveis que possuem a maior sincronia com a data¸c˜ao do CODACE s˜ao a produ¸c˜ao industrial e as exporta¸c˜oes. Vale ressaltar que a an´alise por meio do algoritmo de Bry Boschan, aqui conduzida, ´e uma abordagem univariada e, consequentemente, n˜ao leva em considera¸c˜ao a intera¸c˜ao entre as vari´aveis para a determina¸c˜ao dos ciclos.
No entanto a principal contribui¸c˜ao deste cap´ıtulo foi utilizar o algoritmo de Bry Boschan para os dados mensais nos estados e, assim, construir uma primeira abordagem para o estudo dos ciclos regionais no Brasil.
Se a barreira em rela¸c˜ao aos dados ´e consider´avel no agregado, essa dificuldade aumenta bastante quando se trata dos dados regionais, com o per´ıodo amostral sendo sensivelmente reduzido para os dados nos estados, e com muitas informa¸c˜oes, como, por exemplo, horas trabalhadas na ind´ustria, n˜ao dispon´ıveis na grande maioria dos estados. Um grande pesar em rela¸c˜ao a essa dificuldade ´e a informa¸c˜ao sobre vendas no varejo. Como a s´erie do IBGE para vendas no varejo inicia em abril de 2000, a informa¸c˜ao a respeito do ciclo dessa s´erie fica muito restrita. Como tentativa, foi utilizada a arrecada¸c˜ao de ICMS para averiguar se a informa¸c˜ao dessa s´erie poderia representar o n´ıvel de vendas no varejo. Exceto para os dados na regi˜ao nordeste, os resultados n˜ao foram consistentes. Apesar dessa dificuldade, os resultados com base na produ¸c˜ao industrial, nas ex- porta¸c˜oes e nas importa¸c˜oes s˜ao bastante promissores. Como primeiro ponto, a an´alise visual dos resultados do algoritmo Bry Boschan mostra como as regi˜oes brasileiras diferem entre si e como ´e restrita a sincronia entre as dinˆamicas econˆomicas dos estados.
Os estados de Pernambuco, Esp´ırito Santo e Rio Grande do Sul s˜ao os principais exemplos de estados com os ciclos mais destoantes tanto da data¸c˜ao realizada pelo CO-
DACE quanto dos ciclos regionais. Em contraposi¸c˜ao, o estado de S˜ao Paulo possui uma grande sincronia com o ciclo do CODACE, exceto pelas vendas no varejo, a partir da qual n˜ao foi poss´ıvel determinar um ciclo com ponto de m´ınimo e de m´aximo, em decorrˆencia da caracter´ıstica do algoritmo e da breve s´erie.
Com esses dois universos, interessante observar a posi¸c˜ao do estado do Rio de Janeiro, pois ao mesmo tempo em que possui uma parcela consider´avel na produ¸c˜ao, n˜ao possui uma sincronia similar como S˜ao Paulo.
Analisando a data¸c˜ao do CODACE e a data¸c˜ao dos estados ´e poss´ıvel observar que nem todas as recess˜oes marcadas pelo CODACE encontram um equivalente nos estados. Em muitos casos, a dura¸c˜ao das recess˜oes ´e completamente diferente. No entanto a recess˜ao de julho de 2008 a janeiro de 2009 ´e um caso a parte, pois ela ´e vista com maior frequˆencia nos dados dos estados, sugerindo a grande amplitude e o impacto desse choque na atividade econˆomica do pa´ıs.
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E importante ressaltar que o algoritmo de Bry Boschan n˜ao leva em considera¸c˜ao a intera¸c˜ao e a dinˆamica entre as s´eries que representam a atividade econˆomica, sendo bastante importante avaliar como a interdependˆencia dessas vari´aveis acaba por impactar a pr´opria caracter´ıstica dos ciclos. Combinar a informa¸c˜ao de v´arios componentes para a determina¸c˜ao do ciclo requer um modelo multivariado, o qual ser´a o objeto da an´alise do pr´oximo cap´ıtulo.
An´alise dos Ciclos Regionais por
uma abordagem multivariada
3.1
Introdu¸c˜ao
Uma das discuss˜oes cruciais do cap´ıtulo 2 refere-se `a dificuldade de relacionar as in´umeras fases do ciclo de neg´ocios nas mais distintas s´eries que captam as flutua¸c˜oes econˆomicas. A s´erie mais utilizada para essa finalidade ´e a do PIB, no entanto, em decorrˆencia da defasa- gem de sua divulga¸c˜ao, a leitura sobre os ciclos regionais fica comprometida, se depender somente da informa¸c˜ao do PIB regional. Observar vari´aveis-chave para a quest˜ao fornece pistas essenciais sobre o comportamento da economia, mas, ao analisar as vari´aveis de forma independente implica em n˜ao considerar a rela¸c˜ao que elas tˆem entre si, restrin- gindo o escopo da pesquisa. Considerando os modelos econom´etricos em s´erie de tempo, existem in´umeras possibilidades para obter um componente comum entre v´arias s´eries e as suas intera¸c˜oes, ampliando, de forma consider´avel, os limites da an´alise dos ciclos. O objetivo deste cap´ıtulo ´e aplicar o modelo de fatores dinˆamicos de Stock e Watson para capturar o componente comum das s´eries que representam o n´ıvel de atividade dos estados. O modelo de Stock e Watson ´e uma aplica¸c˜ao dos modelos de espa¸co-estado e, recentemente, a aplica¸c˜ao desses modelos para problemas de economia aplicada tem crescido rapidamente, principalmente na medida em que os custos computacionais relaci- onados `a sua estima¸c˜ao tˆem diminu´ıdo consideravelmente. Ser´a feita uma r´apida an´alise das aplica¸c˜oes feitas em espa¸co-estado nos problemas centrados na dinˆamica dos ciclos de
neg´ocio. Como fechamento, ap´os a estimativa do componente que capta o n´ıvel da ativi- dade dos estados, o cap´ıtulo se prop˜oe a tecer an´alises acerca das diferen¸cas da dinˆamica econˆomica entre os estados a partir dessa estima¸c˜ao.